Dependency Injection

はじめに

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Dependency Injectionについて自分なりにまとめてみる。 (Dependency Injection コンテントにつていは記述していません。) 修正箇所があれば、Updateをしていく。

そもそも

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Dependency Injection(DI)をWikiで調べてみると…

コンポーネント間の依存関係をプログラムのソースコードから排除し、外部の設定ファイルなどで注入できるようにするソフトウェアパターンである。英語の頭文字からDIと略される。 依存性の注入 - Wikipedia

簡単に言うと、下記の様にクラス内でインスタンス発行（定数など）をせずに、引数として渡しましょうと言っているだけ。 なのに名前が仰々しすぎる…

非DIコード

import random

possible_moves = ['roll', 'hold']
other = {1: 0, 0: 1}
goal = 50


def clueless(state):
    "A strategy that ignores the state and chooses at random from possible moves."
    return random.choice(possible_moves)


def hold(state):
    """Apply the hold action to a state to yield a new state:
    Reap the 'pending' points and it becomes the other player's turn."""
    (p, me, you, pending) = state
    return (other[p], you, me + pending, 0)


def roll(state, d):
    """Apply the roll action to a state (and a die roll d) to yield a new state:
    If d is 1, get 1 point (losing any accumulated 'pending' points),
    and it is the other player's turn. If d > 1, add d to 'pending' points."""
    (p, me, you, pending) = state
    if d == 1:
        return (other[p], you, me + 1, 0)  # pig out; other player's turn
    else:
        return (p, me, you, pending + d)  # accumulate die roll in pending


def play_pig(A=clueless, B=clueless):
    """Play a game of pig between two players, represented by their strategies.
    Each time through the main loop we ask the current player for one decision,
    which must be 'hold' or 'roll', and we update the state accordingly.
    When one player's score exceeds the goal, return that player."""
    # your code here
    strategies = [A, B]
    state = (0, 0, 0, 0)

    while True:
        (p, me, you, _) = state
        if me >= goal:
            return strategies[p]
        elif you >= goal:
            return strategies[other[p]]
        elif strategies[p](state) == 'roll':
            state = roll(state, random.randint(1, 6)) #randomが毎回変わるのでテストができない・・・
        else:
            state = hold(state)

def always_roll(state):
    return 'roll'


def always_hold(state):
    return 'hold'

DIにする。 変更部分のみを記述。

def dierolls():
    "Generate die rolls."
    while True:
        yield random.randint(1, 6)

def play_pig(A=clueless, B=clueless, die=dierolls()): # generaterは、dierolls()の様に括弧付きでよい。
    """Play a game of pig between two players, represented by their strategies.
    Each time through the main loop we ask the current player for one decision,
    which must be 'hold' or 'roll', and we update the state accordingly.
    When one player's score exceeds the goal, return that player."""
    # your code here
    strategies = [A, B]
    state = (0, 0, 0, 0)

    while True:
        (p, me, you, _) = state
        if me >= goal:
            return strategies[p]
        elif you >= goal:
            return strategies[other[p]]
        elif strategies[p](state) == 'roll':
            state = roll(state, next(die))
        else:
            state = hold(state)

Problem set 4-2:More Pour Problem

目次

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• 問題の説明
• ポイント
• ソース

問題の説明

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PouringProblemの拡張版を今回は作成する。 前回の(PouringProblem)jsakusan.hatenablog.comは、2つの容器を使用した場合で解決方法を探索した。 しかし、今回は容器の数をフレキシブルに変化可能にする。 容器の状態はtupleを用いて、羅列することで表現する。例えば、5個の容器を使用する場合は(0, 0, 0, 0, 2)のように表現する。 探索後、答えは、(state, action ,state2, action, …..)と表現する。具体的には、((0, 0, 0, 0), ('fill', 2), (0, 0, 4, 0)) 関数の引数として、startの状態、endの状態、それぞれ容器のcapacityを与える。

ポイント

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1, 各状態の探索方法

前回は、2つの容器ないでの表現だったので

def successors(x, y, X, Y):
    assert x <= X and y <= Y
    return {(0, x + y) if x + y < Y else (x - (Y - y), y + (Y - y)) : 'x => y',
             (x + y, 0) if x + y < X else (x + (X - x), y - (X - x)) : 'x <= y',
             (x, Y): 'fill up y', (X, y): 'Fill up x',
             (0, y): 'empty y', (x, 0): 'empty x'}

x, y(現在の状態)からX, Y(各容器の容量)内での状態遷移をすべて表現することができた。 しかし、今回は任意の個数容器があるので別の実装方法を実現しなければいけない。

今回は、def successors(state)(state => (0, 0, 0, 0, 0))として、listのn番目を異なる状態に変化させる処理を行うことで pour, full, emptyを表現する。

コード

def more_pour_problem(capacities, goal, start=None):

    def is_goal(state): return goal in state

    def more_pour_successors(state):
        indices = range(len(state))
        succ = {}
        for i in indices:
            succ[replace(state, i, capacities[i])] = ('fill', i)
            succ[replace(state, i, 0)] = ('empty', i)

            for j in indices:
                amount = min(state[i], capacities[j] - state[j])
                state2 = replace(state, i, state[i] - amount)
                succ[replace(state2, j, state[j] + amount)] = ('pour', i, j)

        return succ

    if start is None: start = (0,) * len(capacities)
    return shortest_path_search(start, more_pour_successors, is_goal)


def replace(sequence, i, val):
    "Return copy of sequence, with sequence[i] replace by val"
    s = list(sequence)
    s[i] = val
    return type(sequence)(s)


def shortest_path_search(start, successors, is_goal):
    """Find the shortest path from start state to a state
    such that is_goal(state) is true."""
    if is_goal(start):
        return [start]
    explored = set()
    frontier = [[start]]
    while frontier:
        path = frontier.pop(0)
        s = path[-1]
        for (state, action) in successors(s).items():
            if state not in explored:
                explored.add(state)
                path2 = path + [action, state]
                if is_goal(state):
                    return path2
                else:
                    frontier.append(path2)
    return Fail


Fail = []


def test_more_pour():
    assert more_pour_problem((1, 2, 4, 8), 4) == [
        (0, 0, 0, 0), ('fill', 2), (0, 0, 4, 0)]
    assert more_pour_problem((1, 2, 4), 3) == [
        (0, 0, 0), ('fill', 2), (0, 0, 4), ('pour', 2, 0), (1, 0, 3)]
    starbucks = (8, 12, 16, 20, 24)
    assert not any(more_pour_problem(starbucks, odd) for odd in (3, 5, 7, 9))
    assert all(more_pour_problem((1, 3, 9, 27), n) for n in range(28))
    assert more_pour_problem((1, 3, 9, 27), 28) == []
    return 'test_more_pour passes'


print(test_more_pour())

Lesson4-26:Cleaning Up Mc Problem

引数の値に応じて、関数を指定したい時のコードの書き方の話。 下記の様なコードがあった場合、

def mc_problem(start=(3, 3, 1, 0, 0, 0), goal=None):
    if goal == None:
       goal_fn = lambda state: (0, 0, 0) == state[:3]
    else:
       goal_fn = lambda state: goal == state

もしくは、下記の様にdefを用いて内部関数を宣言してもよい。

def mc_problem(start=(3, 3, 1, 0, 0, 0), goal=None):
    if goal == None:
       def goal_fn(state): return (0, 0, 0) == state[:3]
    else:
       def goal_fn(state): return goal == state

Lesson 4- 17: Calculating Costs

下記の定義のようなTupleがあり、最後から２眼目のtotal_costが欲しい。 この場合、一旦変数にいれてやると、可読性が上がる。

tupleの定義 path = [state, (action, total_cost), state, ....]

コード

def path_cost(path)
    if len(path) < 3:
       return 0
    else:
       action, total_cost = path[-2]
       return total_cost

Lesson4-4: Pouring Problem

目次

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• 問題のイメージ
• 実装

問題のイメージ

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良くありがちな、二つの容器を使用して特定の分量を測定してくださいという問題。 問題を解く方向性としては、探索問題となる。
既に探索した領域を記憶し、新たな領域を探索するイメージ

実装

def pour_problem(X, Y, goal, start=(0, 0)):
    """
    X and Y are the capacity oc glasses; (x, y) is current fill levels
    and represents a state. Hte goal is a level that can be in either glass.
    Start at start state and follow successors until we reach the goal.
    Keep track of frontier and previously explored; fail when no frontier
    """
    if goal in start:
        return [start]
    explored = set() # set of states we have visited
    frontier = [[start]] # ordered list of paths we have blazed
    while frontier:
        path = frontier.pop(0)
        (x, y) = path[-1]
        for (state, action) in successors(x, y, X, Y).items():
            if state not in explored: # the successors state has not be explored(don't re-explored)
                explored.add(state)
                path2 = path + [action, state]
                if goal in path2:
                    return path2
                else:
                    frontier.append(path2)
    return Fail

Fail = []

def successors(x, y, X, Y):
    assert x <= X and y <= Y
    return {(0, x + y) if x + y < Y else (x - (Y - y), y + (Y - y)) : 'x => y',
             (x + y, 0) if x + y < X else (x + (X - x), y - (X - x)) : 'x <= y',
             (x, Y): 'fill up y', (X, y): 'Fill up x',
             (0, y): 'empty y', (x, 0): 'empty x'}

print(pour_problem(10, 12, (10, 6)))

Problem set 3: 2_Quiz_Inverse_Function

目次

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• Inverse Functionとは
• 実装
  • 逆算法
  • ２分探査

Inverse Functionとは

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まずは、関数の定義から見てみる。

あるy = f(x)に対して、xを求めるようなf'(y)のことである。
ex) f(x) = x ** 2 f'(x) = sqrt(y)

こんな関数を実装していく。

実装

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逆算方

f(x)を0から順番に計算していき、yに近似するまでループする。

def Inverse(f ,delta=1/285.):
    """
  Given a function y = f(x) that is monotonically increasing function on
  no-negative numbers, return the function x = f_1(y) that is an approximate inverse
  """
    def _f(y):
        x = 0
        while f(x) < y:
            x = x + delta
        
        return x if (f(x) - y < y - f(x-delta)) else x-delta
        
    return _f

この場合、検索のポインタｘがdeltaずつしか増加しないため、yの数を大きくすると検索回数が増大する。

２分探査

逆算出は単純に０から順に検索していたので、検索に時間を要した。 そのため、目的の値(x)を挟む２つの値から2分探査を用いて検索することで時間短縮をすることが可能。

def Inverse_quick(f, delta=1/285):
    def _f(y):
        lo, hi = find_bounds(f, y)
        return binary_search(lo, hi, f, y, delta)
    return _f

def find_bounds(f, y):
    x = 1
    while f(x) <= y:
        x *= 2
    return (0, 1) if x == 1 else (x/2, x)

def binary_search(lo, hi, f, y, delta):
    while lo < hi:
        mid = (lo + hi) / 2
        if y > f(mid):
            lo = mid + delta
        elif y < f(mid):
            hi = mid - delta
        else:
            return mid
    return lo if (y - f(lo) < f(hi) - y) else hi

def square(x): return x * x

sqrt = Inverse_quick(square)

print(sqrt(100))

7-35. Trace_Tool

目次

• これまでに作成したデコレータ
• Trace Tool

これまでに作成したデコレータ

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• DEBUGGING TOOL
  • countcall
  • trace <- New!!
• PERFORMANCE TOOL
  • memo
• EXPRESSION TOOL
  • n_ary

Trace Tool

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関数の実行のされ方がVisualizeされるデコレータ。

--> fib(6)
   --> fib(5)
      --> fib(4)
         --> fib(3)
            --> fib(2)
               --> fib(1)
               <-- fib(1) == 1
               --> fib(0)
               <-- fib(0) == 1
            <-- fib(2) == 2
            --> fib(1)
            <-- fib(1) == 1
         <-- fib(3) == 3
         --> fib(2)
            --> fib(1)
            <-- fib(1) == 1
            --> fib(0)
            <-- fib(0) == 1
         <-- fib(2) == 2
      <-- fib(4) == 5
      --> fib(3)
         --> fib(2)
            --> fib(1)
            <-- fib(1) == 1
            --> fib(0)
            <-- fib(0) == 1
         <-- fib(2) == 2
         --> fib(1)
         <-- fib(1) == 1
      <-- fib(3) == 3
   <-- fib(5) == 8
   --> fib(4)
      --> fib(3)
         --> fib(2)
            --> fib(1)
            <-- fib(1) == 1
            --> fib(0)
            <-- fib(0) == 1
         <-- fib(2) == 2
         --> fib(1)
         <-- fib(1) == 1
      <-- fib(3) == 3
      --> fib(2)
         --> fib(1)
         <-- fib(1) == 1
         --> fib(0)
         <-- fib(0) == 1
      <-- fib(2) == 2
   <-- fib(4) == 5
<-- fib(6) == 13

# ---------------
# User Instructions
#
# Modify the function, trace, so that when it is used
# as a decorator it gives a trace as shown in the previous
# video. You can test your function by applying the decorator
# to the provided fibonnaci function.
#
# Note: Running this in the browser's IDE will not display
# the indentations.

from functools import update_wrapper

def decorator(d):
    "Make function d a decorator: d wraps a function fn."
    def _d(fn):
        return update_wrapper(d(fn), fn)
    update_wrapper(_d, d)
    return _d

@decorator
def trace(f):
    indent = '   '
    def _f(*args):
        signature = '%s(%s)' % (f.__name__, ', '.join(map(repr, args)))
        print ('%s--> %s' % (trace.level*indent, signature))
        trace.level += 1
        try:
            result = f(*args) #->関数はここで呼ばれる。再帰なので末尾に到着するまでreturnはなし。
            print ('%s<-- %s == %s' % ((trace.level-1)*indent, signature, result))
        finally:
            trace.level -= 1
        return result
    trace.level = 0
    return _f

@trace
def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

fib(6) #running this in the browser's IDE  will not display the indentations!

trace.level += 1しているが、f(*args)にてエラーになった際に元の位置に戻れるようにTry-Finallyにしている。